DE102009010501A1 - Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem - Google Patents

Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem Download PDF

Info

Publication number
DE102009010501A1
DE102009010501A1 DE102009010501A DE102009010501A DE102009010501A1 DE 102009010501 A1 DE102009010501 A1 DE 102009010501A1 DE 102009010501 A DE102009010501 A DE 102009010501A DE 102009010501 A DE102009010501 A DE 102009010501A DE 102009010501 A1 DE102009010501 A1 DE 102009010501A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
image data
spatial frequency
data sets
local
band
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE102009010501A
Other languages
English (en)
Inventor
Herbert Dr. Bruder
Rainer Dr. Raupach
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Healthcare GmbH
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Priority to DE102009010501A priority Critical patent/DE102009010501A1/de
Priority to US12/710,423 priority patent/US8639003B2/en
Publication of DE102009010501A1 publication Critical patent/DE102009010501A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10141Special mode during image acquisition
    • G06T2207/10144Varying exposure
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20004Adaptive image processing
    • G06T2207/20012Locally adaptive
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20048Transform domain processing
    • G06T2207/20056Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20216Image averaging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und ein Bildbearbeitungssystem, wobei eine Abtastung eines Untersuchungsobjektes und Erzeugung von mindestens zwei CT-Bilddatensätzen (I, I), jeweils auf der Basis eines anderen Röntgenenergiespektrums, erfolgt. Anschließend findet eine Zerlegung der Bilddatensätze (I, I) in jeweils mindestens zwei zerlegte Bilddatensätze $I1 statt, mit einem niedrigsten Ortsfrequenzband (f) mit dem Index k = 1 und mindestens einem hohen Ortsfrequenzband (f) mit dem Index k = 2 bis N. Darauf erfolgt die Bestimmung des Rauschens (σ, σ) in mindestens einem der Bilddatensätze $I2 je Röntgenenergiespektrum und Berechnung mindestens eines neuen Bilddatensatzes (I', I') jeweils unter Verwendung eines unveränderten zerlegten Bilddatensatzes $I3 mit dem niedrigsten Ortsfrequenzband (f) und eines Bilddatensatzes, erzeugt aus einer rauschanimiert gewichteten Kombination zerlegter Bilddatensätze, die aus den Abtastungen mit unterschiedlichen Röntgenenergiespektren stammen.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten aus einem so genannten „Dual-Energy-CT-Scan” oder „Multi-Energy-CT-Scan”, bei dem ein Objekt in einem Computertomographiesystem gescannt wird, welches mindestens zwei unterschiedliche Röntgenenergiespektren auflösen kann, und von der gleichen räumlichen Situation je Spektrum ein computertomographisches Schnittbild oder einen Volumendatensatz erzeugt. Außerdem betrifft die Erfindung auch ein Bildbearbeitungssystem zur Durchführung dieses Verfahrens.
  • Bei den mit solchen Dual- oder Multi-Energy-CT-Systemen durchgeführten Scans ist es das primäre Ziel die Mehrspektreninformation, die in den Bilddaten aus den unterschiedlichen Röntgenenergiespektren enthalten sind, zu extrahieren. Dafür sind rauscharme Eingangsbilder aus den beiden Spektren erforderlich, da die pixelbezogenen Unterschiede zwischen den Bildern unterschiedlicher Spektren relativ gering sind. Die für diesen Zweck durchgeführten Rekonstruktionen werden heute meist mit sehr weichen Faltungskernen durchgeführt. Dabei wird bereits ein Kompromiss zwischen Auflösung und Rauschen eingegangen. In der Regel ist das Bildrauschen trotzdem noch zu groß für eine sinnvolle Dual- oder Multi-Energy-Auswertung.
  • Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, zur Bearbeitung dieser CT-Bilddaten kantenerhaltende Rauschreduktionsverfahren auf die mit unterschiedlichen Spektren aufgenommen Bilddaten anzuwenden. Bezüglich dieses Verfahrens wird beispielhaft auf die Druckschrift DE 10 2004 008 979 verwiesen. Der Nachteil des dort beschriebenen Vorgehens liegt darin, dass nicht die insgesamt in den Daten enthaltene Information verwendet wird, sondern jedes Spektrum als eigenständiger Scan betrachtet und bezüglich seiner Rauschreduktion behandelt wird.
  • Es ist daher Aufgabe der Erfindung ein Verfahren und ein Bildaufbereitungssystem zu finden, welche es erlauben mehrere CT-Bilddaten eines Objektes auf der Basis spektral unterschiedlicher Röntgenabtastungen zu nutzen, um spektrumübergreifend das vorhandene Rauschen in den CT-Bilddaten zu reduzieren, ohne gleichzeitig die Bildschärfe und/oder Mehr-Energie-Information zu beeinträchtigen.
  • Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand untergeordneter Ansprüche.
  • Die Erfinder haben erkannt, dass in Dual-Energy-CT-Bilddaten zweier Röntgenenergiespektren die spektral bedingten Unterschiede im Wesentlichen in niedrigen Ortsfrequenzbändern zu finden sind, während die hochfrequenten Informationen jedoch idealerweise stark korreliert sein sollten. Allerdings befindet sich in den hohen Frequenzen auch ein Großteil der Rauschleistung. Entsprechend kann man die Bilddaten in einzelne Frequenzbänder – bezüglich ihrer Ortsfrequenzen – aufteilen, die Bildanteile der hohen Frequenzbänder bezüglich ihres Rauschverhaltens auf der Basis von Kreuzkorrelationsuntersuchungen spektrumübergreifend untersuchen und hier eine Rauschoptimierung durchführen, während niederfrequente Bildanteile unberührt bleiben. Anschließend können je Spektrum die unveränderten niederfrequenten Bildanteile mit den rauschoptimierten Bildanteilen wieder zu einem vollständigen Bild aufsummiert werden.
  • Hierdurch lässt sich das Rauschen stark reduzieren und die spektralbedingte Bildinformation weitgehend erhalten. Insbesondere ist das Verfahren besonders effektiv, wenn sich das Rauschen der mit unterschiedlichen Röntgenspektren aufgenommenen Bilddaten stark unterscheidet. In der Praxis ist meist das Rauschen der Bilddaten aus dem niederenergetischen Spektrum wesentlich höher als das Rauschen der Bilddaten aus dem höherenergetischen Spektrum.
  • Dieses zuvor geschilderte Grundprinzip lässt sich durch das folgende Verfahren mit den vier Hauptschritten I bis IV zunutze machen. Zur Vereinfachung wird lediglich eine axiale Schicht betrachtet, die mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergiespektren A und B abgetastet und zwei Bilddatensätze IA und IB rekonstruiert wurden. Von diesem Beispiel ausgehend kann der Fachmann das beschriebene Verfahren sinngemäß auf entsprechende Volumenbilddaten aus Dual-Energy-Scans und/oder auf Multi-Energy-Scans übertragen.
  • Beide Bilddatensätze IA und IB zeigen dieselbe räumliche Information, wenn auch mit unterschiedlichem Kontrast, und sind statistisch unabhängig, wobei der Index A das Spektrum mit niedriger mittlerer Energie und der Index B das Spektrum mit hoher mittlerer Energie repräsentiert.
  • Schritt I: Hier werden die beiden Bilder IA und IB in zwei oder mehr Frequenzbänder I(k)A beziehungsweise I(k)B , beispielsweise mit Filtern Fk (k = 1, ..., N; N ≥ 2), zerlegt, d. h. I(k)A = Fk·IA bzw. I(k)B = Fk·IB. (1)
  • Die Filter erfüllen dabei die Bedingung
    Figure 00030001
    so dass
    Figure 00030002
    gilt. Analog wird dieser Schritt auch für das zweite Röntgenspektrum B durchgeführt. Ohne Beschränkung entspreche k = 1 dem Frequenzband mit den niedrigsten Frequenzen.
  • Schritt II: Für alle k > 1 werden die lokalen Korrelationen zwischen I(k)A und I(k)B bewertet. Dies kann man beispielsweise durch ungewichtete oder gewichtete Kreuzkorrelationsfunktionen realisieren. Im hier diskutierten Beispiel wird eine abstandsgewichtete Kreuzkorrelationsfunktion wie folgt verwendet:
    Figure 00040001
    wobei wm,n eine für das Frequenzband k geeignete Gewichtsfunktion ist, n und m den Abstand vom Ort x, y des jeweils betrachteten Pixels beschreiben und Ī(k)(x, y) einen lokalen Mittelwert um das betrachtete Pixel definiert.
  • Beispielsweise kann diese Gewichtungsfunktion w(k)m,n berechnet werden mit: w(k)m,n = exp(–(m2 + n2)/σk 2), (3)wobei σk das lokale Rauschen im k-ten Ortsfrequenzband im lokalen Bereich der Pixelkoordinaten x ± m und y ± n darstellt.
  • Weiterhin kann der lokale Mittelwert beispielsweise wie folgt definiert werden, wobei dieser jeweils für die Spektren A und B zu berechnen ist:
    Figure 00040002
  • Ist nun |c(k)(x, y)| << 1, so sind I(k)A und I(k)B unkorreliert und es liegt starkes Rauschen vor. Geht c(k)(x, y) → 1 beziehungsweise c(k)(x, y) → –1 liegt maximale Korrelation beziehungsweise Antikorrelation vor und das Rauschen ist gering.
  • Schritt III: Unter Verwendung der lokalen, bandabhängigen Korrelationen können nun modifizierte Bilder Ĩ(k)A und Ĩ(k)B der art berechnet werden, dass für schwache Korrelationen – also bei starkem Rauschen – das Mittelwertbild und für starke Korrelation das ursprüngliche Bild mit seinem Anteil im jeweiligen Ortsfrequenzband verwendet wird. Für die Röntgenspektren A und B gilt dann jeweils: Ĩ(k)(x, y):= Ī(k)(x, y) + μ(k)(x, y)·(I(k)(x, y) – Ī(k)(x, y)). (5)
  • Hierbei ist das Gewicht μ eine Funktion von c und es gilt beispielsweise: μ(k)(x, y) = |c(k)(x, y)|. (6)
  • Im Rahmen der Erfindung können auch andere Funktionen mit der Eigenschaft μ = 0 bei c = 0 und μ → 1 für |c| → 1 eingesetzt werden.
  • Durch die Gewichtung wird im betrachteten Bereich um das Pixel aufgrund von geringer Korrelation detektierten Rauschens das Bandbild durch einen räumlich geglätteten Wert ersetzt, d. h. es wird Rauschen reduziert.
  • Schritt IV: Das endgültige Bild entsteht schließlich durch Summation der modifizierten Bandanteile,
    Figure 00050001
  • Wie gewünscht zeigt das neue Bild als Folge der korrelationsabhängigen Gewichtung gegenüber dem ursprünglichen Bild ein reduziertes Rauschen bei gleichzeitiger Erhaltung von Kanten.
  • Entsprechend dem oben geschilderten Gedanken schlagen die Erfinder ein Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten vor, welches die folgenden Verfahrensschritte aufweist:
    • – Abtastung eines Untersuchungsobjektes,
    • – Erzeugung von mindestens zwei CT-Bilddatensätzen jeweils auf der Basis eines anderen Röntgenenergiespektrums,
    • – Zerlegung der Bilddatensätze in jeweils mindestens zwei zerlegte Bilddatensätze mit unterschiedlichen Ortsfrequenzbändern mit einem niedrigsten Ortsfrequenzband,
    • – Bestimmung von lokalen und bandabhängigen Korrelationen zwischen den zerlegten Bilddatensätzen mit gleichem jedoch nicht niedrigstem Ortsfrequenzband,
    • – Berechnung mindestens eines neuen zerlegten Bilddatensatzes jeweils unter Verwendung der lokalen bandabhängigen Korrelationen der zerlegten Bilddatensätze, wobei
    • – bei schwacher lokaler bandabhängiger Korrelation eines Pixels ein gewichteter Mittelwert der Pixel aus mindesten zwei Pixelwerten der zerlegten Bilddatensätze gebildet wird,
    • – bei starker lokaler Korrelation der Pixelwert des ursprünglichen zerlegten Bilddatensatzes als neuer Pixelwert verwendet wird, und
    • – mindestens ein neuer endgültiger Bilddatensatz für mindestens ein Röntgenenergiespektrum aus dem zerlegten Bilddatensatz mit dem niedrigsten Ortsfrequenzband und dem mindestens einen neuen zerlegten Bilddatensatzes des gleichen Röntgenenergiespektrums mit dem mindestens einen höheren Ortsfrequenzband berechnet wird.
  • Es werden also bei diesem Verfahren die Bilddatensätze, die auf der Basis unterschiedlicher betrachteter Röntgenenergiespektren rekonstruiert wurden, in unterschiedliche Frequenzbänder zerlegt. Anschließend werden, falls auf der Basis einer röntgenspektrenübergreifenden Korrelationsuntersuchung großes Rauschen vorliegt, röntgenspektrenübergreifend aus den Bilddaten der oberen Ortsfrequenzbänder rauschoptimiert gewichtete Bilddaten erzeugt, und die so rauschoptimierten hochfrequenten Bildanteile mit den niederfrequenten Bildanteilen des jeweiligen Röntgenspektrums kombiniert. Auf diese Weise entstehen rauschverminderte neue Bilddatensätze, ohne dass die Dual-Energy-Information oder die Bildschärfe merklich gelitten hat. Solchen Bilddaten lassen sich dann besser zur Ermittlung von Mehrspektreninformationen, wie zum Beispiel für eine Mehrmaterialkomponentenzerlegungen, verwenden.
  • Die Erzeugung von mehreren CT-Bilddatensätzen auf der Basis unterschiedlicher Röntgenenergiespektren kann einerseits durch die originäre Abtastung eines Objektes mit unterschiedlichen Röntgenenergiespektren ausgeführt werden. Allerdings besteht auch die Möglichkeit, aufgrund einer Abtastung mit einem einzigen Röntgenenergiespektrum und anschließend Messung der Absorption mit einem energieselektiven Detektor, Dual-Energy-CT-Bilder zu erzeugen, wobei hierbei jeweils nur ein Teil des gemessenen Energiespektrums je Dual-Energy-CT-Bild genutzt wird.
  • Bezüglich der Zerlegung der Bilddatensätze in unterschiedliche Ortsfrequenzbänder wird vorgeschlagen, einerseits diese Zerlegung durch Filterung mit unterschiedlichen Ortsfrequenzfiltern auszuführen, wobei es zusätzlich vorteilhaft ist, Ortsfrequenzfilter zu verwenden, die in ihrer Summe auf 1 normiert sind.
  • Alternativ besteht auch die Möglichkeit, die Zerlegung der Bilddatensätze durch eine Wavelet-Transformation durchzuführen, wobei die Ortsfrequenzbänder durch die Ebene der Wavelet-Transformation bestimmt werden.
  • Schließlich kann alternativ auch die Zerlegung der Bilddatensätze durch Fouriertransformation ausführt werden, wobei die Ortsfrequenzbänder durch die einer Ortsfrequenz zugeordneten Fourierkoeffizienten bestimmt werden.
  • Bezüglich der oben beschriebenen Zerlegung der Bilddatensätze durch unterschiedliche Verfahren, wie Filterung, Wavelet-Transformation und Fouriertransformation, wird beispielhaft auf die Patentanmeldung mit Aktenzeichen DE 10 2007 061 935.0 verwiesen, wobei die o. g. Zerlegungsverfahren grundsätzlich dem Fachmann bekannt sind.
  • Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die lokale bandabhängige Korrelation in einem Bereich um den Ort des jeweiligen Pixels in den zerlegten Bilddatensätzen des jeweiligen Ortsfrequenzbandes der mindestens zwei Röntgenenergiespektren bestimmt wird. Hierbei ist es weiterhin günstig, wenn die lokale bandabhängige Korrelation eine gewichtete, insbesondere ortsabhängige, insbesondere vom Abstand zum betrachteten Pixel abhängige, Korrelationsfunktion ist.
  • Es wird weiterhin vorgeschlagen, dass die lokale bandabhängige Korrelation c(k)(x, y) entsprechend der folgenden Formel bestimmt wird:
    Figure 00080001
    wobei w(k)m,n eine Gewichtsfunktion für das Ortsfrequenzband k darstellt,
    Ī(k)(x, y) einen lokalen Mittelwert des jeweils betrachteten Pixels beschreibt mit:
    Figure 00080002
    und m, n die Größe des jeweils betrachteten Bereichs um die Position (x, y) des Pixels beschreibt.
  • Weiterhin wird vorgeschlagen, dass der mindestens eine endgültige neue Bilddatensatz entsprechend der folgenden Formel für mindestens eines der Röntgenenergiespektren bestimmt wird:
    Figure 00080003
  • Zur Reduktion der Rechenzeit kann auch bei starker lokaler Korrelation der Pixelwert des betrachteten Pixels für den endgültigen Bilddatensatz aus dem Eingangsbilddatensatz verwendet werden, ohne dass für solche Pixel der Rechenvorgang einer gewichteten Rauschoptimierung und Rekombination der Daten aus mehreren Ortsfrequenzbändern durchgeführt werden müsste.
  • Zur Bestimmung starker oder schwacher lokaler bandabhängiger Korrelation kann beispielsweise für die ermittelten Werte von c(k)(x, y) ein Schwellwertverfahren verwendet werden. Hierbei kann die Schwelle entweder fest vorgegeben sein, oder es kann auch dem Nutzer des Verfahrens eine freie Festlegung dieser Schwelle, gegebenenfalls unter Beobachtung des Bilderfolges, ermöglicht werden.
  • Zum Rahmen der Erfindung gehört neben dem oben beschriebenen Verfahren in seinen unterschiedlichen Ausgestaltungsformen auch ein Bildverarbeitungssystem mit einem Computer, welcher einen Programmspeicher aufweist, in dem Computerprogramme gespeichert sind, die im Betrieb das oben beschriebene Verfahren ausführen. Es wird dabei darauf hingewiesen, dass ein solches Bildverarbeitungssystem selbstverständlich auch Teil eines Computertomographiesystems sein kann und gegebenenfalls in die Steuer- und Recheneinheit eines solchen Computertomographiesystems integriert ist.
  • Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispieles mit Hilfe der Figuren näher beschrieben, wobei nur die zum Verständnis der Erfindung notwendigen Merkmale dargestellt sind. Hierbei werden im Wesentlichen die folgenden Bezugszeichen und Variablen verwendet: 1: Dual-Energy-CT-System; 2: erste Röntgenröhre; 3: erster Detektor; 4: zweite Röntgenröhre (optional); 5: zweiter Detektor (optional); 6: Gantrygehäuse; 7: Patient; 8: verfahrbare Patientenliege; 9: Systemachse; 10: Steuer- und Rechensystem; E: Energie; *F1: Hochpassfilter; *F2: Tiefpassfilter; F ^k: Filterfunktion zum k-ten Frequenzband; f: Ortsfrequenz, f(k): k-tes Frequenzband; IA: Dual-Energy-CT-Bild des ersten Spektrums A; IB: Dual-Energy-CT-Bild des zweiten Spektrums B; I(k)X : zerlegtes Bild des Frequenzbandes k aus dem Spektrum X; I'A: neues Bild des Spektrums A; I'B: neues Bild des Spektrums B; μ(k)X,Y : Mischungsgewicht der Bildanteile; P: Photonenfluss; Prg1 bis Prgn: Computerprogramme.
  • Es zeigen im Einzelnen:
  • 1: Dual-Energy-CT-System;
  • 2: Schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit Zerlegung eines Dual-Energy-CT-Bilddatensatzpaares in zwei Ortsfrequenzbänder durch Filterung, Bestimmung lokaler Korrelationen, Rauschoptimierung der zerlegten Bilder der höheren Ortsfrequenzbänder und anschließende Rekombination;
  • 3: Frequenzverlauf zweier zueinander komplementärer Filter zur Zerlegung der Bilddatensätze in zwei Frequenzbänder;
  • 4: Darstellungen eines Dual-Energy-CT-Schnittbildpaares, der in zwei Ortsfrequenzbändern zerlegten Teilbilder und der endgültigen neu rekombinierten Bilddatensätze mit vermindertem Rauschen;
  • 5: Gegenüberstellung der Differenzbilder aus Eingangsbilddatensätzen und endgültigen Bilddatensätzen je Röntgenenergiespektrum;
  • 6: Röntgenenergiespektren A und B.
  • Die 1 zeigt ein Dual-Energy-CT-System 1 zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens, mit einem Gantrygehäuse 6, auf dem zwei Strahler-/Detektor-Systeme angeordnet sind, mit einer ersten Röntgenröhre 2 und einem gegenüber liegenden Detektor 3, des Weiteren einer zweiten Röntgenröhre 4 und einem gegenüber liegenden Detektor 5, wobei beide Strahler-/Detektor-Systeme mit unterschiedlichen Röntgenenergien betrieben werden können und gleichzeitig ein Untersuchungsobjekt, insbesondere einen Patienten, hier 7, mit unterschiedlichen Röntgenergiespektren abgetastet werden kann. Ein solcher Patient 7 wird während des Abtastvorganges kontinuierlich oder sequentiell mit Hilfe einer verfahrbaren Pati entenliege 8 entlang einer Systemachse 9 durch das Messfeld des CT-Systems gefahren, so dass eine Abtastung des Patienten 7 insgesamt oder in bestimmten Bereichen durchgeführt werden kann. Die Steuerung dieses CT-Systems 1 kann durch das ebenfalls schematisch dargestellt Steuer- und Rechensystem 10 ausgeführt werden, welches einen Programmspeicher beinhaltet, in dem Computerprogramme Prg1 bis Prgn gespeichert sind, die im Betrieb ausgeführt werden und die sowohl den Betrieb des CT-Systems steuern können, als auch Bildberechnungen, gegebenenfalls einschließlich des erfindungsgemäßen Verfahrens, durchführen können.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren ist beispielhaft für die Berechnung von zwei Schnittbildern IA und IB zweier Spektren A und B in der 2 dargestellt. Diese Schnittbilder IA und IB werden mit Hilfe der Filter *F1 und *F2 in zwei Frequenzbänder aufgeteilt, so dass die zerlegten Bilddatensätze I(1)A , I(2)A aus dem Eingangsbild IA entstehen und die zwei entsprechend ihrer Frequenzbänder zerlegten Bilddatensätze I(1)B und I(2)B aus dem Eingangsbild IB entstehen. Erfindungsgemäß wird nun pixelweise in einem vorbestimmten Bereich jeweils das Korrelationsverhalten, meist die Kreuzkorrelation, zwischen den zerlegten Bilddatensätzen I(2)A und I(2)B ermittelt. Bei guter Korrelation bleibt der jeweilige Pixelwert unverändert. Bei ungenügender Korrelation wird der Pixelwert rauschoptimiert, entsprechend den dargestellten Gewichten μ(k)X,Y , aus beiden höherfrequenten Bilddatensätzen kombiniert. Anschließend erfolgt die Kombination der niederfrequenten zerlegten Bilddatensätze I(1)A beziehungsweise I(1)B mit den so verbesserten zerlegten höherfrequenten Bilddatensätzen Ĩ(k)A beziehungsweise Ĩ(k)B zum den neuen und endgültigen Bilddatensätzen I'A und I'B.
  • Die 3 zeigt beispielhaft den Verlauf F ^1 und F ^2 der Frequenzfilter F1 beziehungsweise F2 zwischen 0 und 1 über der Ortsfrequenz f, wie sie in dem in der 2 dargestellten Verfahren verwendet werden können.
  • Zur besseren Veranschaulichung des in der 2 dargestellten Verfahrens wird in der 4 das Verfahren aus 2 auf der Bildebene nochmals dargestellt. Es ist oben das Dual-Energy-Bilddatensatzpaar eines Nieren-Scans mit den Eingangsbildern IA und IB dargestellt. Das IA entspricht einer CT-Aufnahme mit einer Beschleunigungsspannung von 80 kVp und weist relativ hohes Rauschen auf. Rechts daneben ist eine objektidentische CT-Aufnahme mit einer Beschleunigungsspannung von 140 kVp gezeigt. Das Rauschen ist hier aufgrund etwas höherer verwendeter Dosis etwas geringer.
  • Erfindungsgemäß werden diese beiden Eingangsbilder IA und IB durch eine Filterung in zwei Frequenzbänder getrennt. Das Ergebnis einer solchen Trennung ist in den darunter stehenden kleineren Bilddarstellungen gezeigt. Das hier gezeigte Bild I(1)A entspricht dem Bild IA im niedrigen Frequenzband, während das Bild I(2)A dem Bild IA im hohen Frequenzband entspricht. Das Gleiche ist entsprechend für das Bild IB rechts daneben stehend gezeigt, wobei hier das hohe Frequenzband links dargestellt ist und das niedrige Frequenzband rechts dargestellt ist. Die so zerlegten höherfrequenten Bilder werden entsprechend der erfindungsgemäßen Vorschrift pixelweise auf ihr Korrelationsverhalten in der näheren Umgebung untersucht und rauschoptimiert gewichtet miteinander kombiniert. Anschließend werden die zerlegten und teilweise bearbeiteten Bilddaten aus gleichem Röntgenspektrum mit unterschiedlichen Ortsfrequenzbändern gemäß der dargestellten Formel aufsummiert, so dass neue Bilder I'A und I'B entstehen. Im vorliegenden Beispiel wurde durch das erfindungsgemäße Verfahren eine Verbesserung des Rauschens um 35% erreicht.
  • Mit diesen rauschverbesserten Bilddatensätzen lässt sich nun die in den Bilddatensätzen steckende Dual-Energy-Information wesentlich besser erfassen. Beispielsweise können hierdurch wesentlich besser an sich bekannte Materialzerlegungsberechnungen durchgeführt werden.
  • Zur Darstellung der erreichten Rauschminderung wird in der 5 eine Gegenüberstellung der Differenzbilder I'A – IA und I'B – IB aus Eingangsbilddatensätzen und endgültigen Bilddatensätzen je Röntgenenergiespektrum A und B gezeigt. Zum Einen ist der Effekt der Entrauschung deutlich erkennbar, wobei im Falle des Spektrums A tatsächlich eine Rauschminderung um etwa 35% erreicht wurde. Dieser Effekt fällt bei dem höherenergetischen Spektrum B aufgrund des anfänglich bereits etwas geringeren Rauschpegels entsprechend geringer aus.
  • Ergänzend sind in der 6 die beispielhaft verwendeten Spektren A mit 80 kVp und B mit 140 kVp dargestellt. In diesem Diagramm ist der Photonenfluss P auf der Abszisse über der Energie auf der Ordinate aufgetragen.
  • Es wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass das vorliegende Verfahren nicht nur für CT-Schnittbilddatensätze sondern auch für CT-Volumendatensätze anwendbar ist und dass außerdem keine Begrenzung aus Bilddatensätzen aus nur zwei Energiebereichen vorliegt, sondern ebenso Bilddatensätze aus mehreren Energiebereichen entsprechend behandelt werden können.
  • Des Weiteren besteht außerdem die Möglichkeit, die Bilddatensätze nicht nur in zwei Frequenzbereiche, sondern in mehrere Ortsfrequenzbereiche zu zerlegen, wobei jeder Ortsfrequenzbereich individuell bezüglich seiner Gewichtung behandelt werden kann.
  • Es versteht sich, dass die vorstehend genannten Merkmale der Erfindung nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
  • 1
    Dual-Energy-CT-System
    2
    erste Röntgenröhre
    3
    erster Detektor
    4
    zweite Röntgenröhre (optional)
    5
    zweiter Detektor (optional)
    6
    Gantrygehäuse
    7
    Patient
    8
    verfahrbare Patientenliege
    9
    Systemachse
    10
    Steuer- und Rechensystem
    E
    Energie
    *F1
    Hochpassfilter
    *F2
    Tiefpassfilter
    F ^k
    Filterfunktion zum k-ten Frequenzband
    f
    Ortsfrequenz
    f(k)
    k-tes Frequenzband
    IA
    Dual-Energy-CT-Bild des ersten Spektrums A
    IB
    Dual-Energy-CT-Bild des zweiten Spektrums B
    I (k) / X
    zerlegtes Bild des Frequenzbandes k aus dem Spektrum X
    I'A
    neues Bild des Spektrums A
    I'B
    neues Bild des Spektrums B
    μ (k) / X,Y
    Mischungsgewicht der Bildanteile
    P
    Photonenfluss
    Prg1–Prgn
    Computerprogramme
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • - DE 102004008979 [0003]
    • - DE 102007061935 [0028]

Claims (14)

  1. Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten, aufweisend die folgenden Verfahrensschritte: 1.1. Abtastung eines Untersuchungsobjektes, 1.2. Erzeugung von mindestens zwei CT-Bilddatensätzen (IA, IB) jeweils auf der Basis eines anderen Röntgenenergiespektrums (A, B) als Eingangsbilddatensätze, 1.3. Zerlegung der Eingangsbilddatensätze (IA, IB) in jeweils mindestens zwei zerlegte Bilddatensätze (I(k)A , I(k)B ) mit unterschiedlichen Ortsfrequenzbändern (f(k), mit k = 1, 2, ..., N; N ≥ 2) mit einem niedrigsten Ortsfrequenzband (f(1)), 1.4. Bestimmung von lokalen und bandabhängigen Korrelationen (c(k)(x, y)) zwischen den zerlegten Bilddatensätzen (I(k)A zu I(k)B mit k = 2, ..., N; N ≥ 2) mit gleichem jedoch nicht niedrigstem Ortsfrequenzband (f(k), mit k = 2, ..., N; N ≥ 2), 1.5. Berechnung mindestens eines neuen zerlegten Bilddatensatzes (k)A , Ĩ(k)B ) jeweils unter Verwendung der lokalen bandabhängigen Korrelationen (c(k)(x, y)) der zerlegten Bilddatensätze (I(k)A , I(k)B mit k = 2, ..., N; N ≥ 2), wobei: 1.5.1. bei schwacher lokaler bandabhängiger Korrelation (c(k)(x, y)) eines Pixels ein gewichteter Mittelwert der Pixel aus mindesten zwei Pixelwerten der zerlegten Bilddatensätze (I(k)A zu I(k)B mit k = 2, ..., N; N ≥ 2) gebildet wird, und 1.5.2. bei starker lokaler Korrelation (c(k)(x, y)) der Pixelwert des ursprünglichen zerlegten Bilddatensatzes (I(k)A zu I(k)B mit k = 2, ..., N; N ≥ 2) als neuer Pixelwert verwendet wird, 1.6. und mindestens ein neuer endgültiger Bilddatensatz (I'A, I'B) für mindestens ein Röntgenenergiespektrum aus dem zerlegten Bilddatensatz mit dem niedrigsten Ortsfrequenzband (f( 1 )) und dem mindestens einen neuen zerlegten Bilddatensatzes (k)A , Ĩ(k)B ) des gleichen Röntgenenergiespektrums (A, B) mit dem mindestens einen hö heren Ortsfrequenzband (f(k), mit k = 2, ..., N; N ≥ 2) berechnet wird.
  2. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Abtastung mit unterschiedlichen Röntgenenergiespektren ausgeführt wird.
  3. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens ein energieselektiver Detektor verwendet wird, und zur Bilderzeugung jeweils nur ein Teil des gemessenen Energiespektrums verwertet wird.
  4. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Zerlegung der Bilddatensätze (IA, IB), durch Filterung mit unterschiedlichen Ortsfrequenzfiltern ausführt wird.
  5. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Summe der verwendeten Ortsfrequenzfilter auf 1 normiert ist.
  6. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Zerlegung der Bilddatensätze (IA, IB), durch eine Wavelet-Transformation ausgeführt wird und die Ortsfrequenzbänder durch die Ebene der Wavelet-Transformation bestimmt werden.
  7. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Zerlegung der Bilddatensätze (IA, IB), durch Fouriertransformation ausführt wird und die Ortsfrequenzbänder durch die einer Ortsfrequenz zugeordneten Fourierkoeffizienten bestimmt werden.
  8. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die lokale bandabhängige Korrelation (c(k)(x, y)) in einem Bereich (± m, ± n) um den Ort (x, y) des jeweiligen Pixels in den zerlegten Bilddatensätzen (I(k)A , I(k)B mit k = 2, ..., N; N ≥ 2) des jeweiligen Ortsfrequenzbandes der mindestens zwei Röntgenenergiespektren (A, B) bestimmt wird.
  9. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die lokale bandabhängige Korrelation (c(k)(x, y)) eine gewichtete Korrelationsfunktion ist.
  10. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die lokale bandabhängige Korrelation (c(k)(x, y)) entsprechend der folgenden Formel bestimmt wird:
    Figure 00170001
    wobei w(k)m,n eine Gewichtsfunktion für das Ortsfrequenzband k darstellt, Ī(k)(x, y) einen lokalen Mittelwert des jeweils betrachteten Pixels beschreibt mit:
    Figure 00170002
    und m, n die Größe des jeweils betrachteten Bereichs um die Position (x, y) des Pixels beschreibt.
  11. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass der mindestens eine endgültige neue Bilddatensatz (I'A, I'B) entsprechend der folgenden Formel für mindestens eines der Röntgenenergiespektren bestimmt wird:
    Figure 00180001
  12. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass bei starker lokaler Korrelation dieser Pixelwert für den endgültigen Bilddatensatz aus dem Eingangsbilddatensatz verwendet wird.
  13. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung starker oder schwacher lokaler bandabhängiger Korrelation (c(k)(x, y)) nach einem Schwellwertverfahren erfolgt.
  14. Bildverarbeitungssystem mit einem Computer und einem Speicher zur Speicherung von Programmcode, dadurch gekennzeichnet, dass im Speicher Programmcode (Prg1–Prgn) vorgesehen ist, der ein Verfahren gemäß einem der voranstehenden Verfahrensansprüche im Betrieb durchführt.
DE102009010501A 2009-02-25 2009-02-25 Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem Withdrawn DE102009010501A1 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009010501A DE102009010501A1 (de) 2009-02-25 2009-02-25 Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem
US12/710,423 US8639003B2 (en) 2009-02-25 2010-02-23 Method for the noise reduction of CT image data and image processing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009010501A DE102009010501A1 (de) 2009-02-25 2009-02-25 Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102009010501A1 true DE102009010501A1 (de) 2010-09-09

Family

ID=42538368

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102009010501A Withdrawn DE102009010501A1 (de) 2009-02-25 2009-02-25 Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8639003B2 (de)
DE (1) DE102009010501A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021213439B3 (de) 2021-11-29 2023-03-02 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines Ergebnisbilddatensatzes eines Patienten

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8798388B2 (en) * 2009-12-03 2014-08-05 Qualcomm Incorporated Digital image combining to produce optical effects
JP5864958B2 (ja) * 2011-08-31 2016-02-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよびコンピュータ記録媒体
WO2013058841A1 (en) 2011-10-21 2013-04-25 Accuray, Inc. Apparatus for generating multi-energy x-ray images and methods of using the same
US10282820B2 (en) 2013-02-21 2019-05-07 Koninklijke Philips N.V. Structure propagation restoration for spectral CT
EP3072105B1 (de) * 2013-11-20 2017-05-17 Koninklijke Philips N.V. Verarbeitung von spektralen mammographiebildern mit doppelenergie
CN104166959B (zh) * 2014-01-09 2016-03-30 上海联影医疗科技有限公司 一种图像降噪的加速方法和装置
JP6402282B1 (ja) 2015-09-16 2018-10-10 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. オブジェクト用のx線画像装置
CN109074635B (zh) 2016-05-03 2023-05-30 皇家飞利浦有限公司 用于对向量值图像去噪的设备和方法
US10561378B2 (en) * 2016-06-07 2020-02-18 Koninklijke Philips N.V. Precision and resolution of quantitative imaging by combining spectral and non-spectral material decomposition
JP6639357B2 (ja) * 2016-08-24 2020-02-05 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6775400B1 (en) * 1999-10-29 2004-08-10 Acuson Corporation Medical diagnostic ultrasonic imaging method and apparatus for suppressing electronic noise
DE10305221A1 (de) * 2003-02-07 2004-08-26 Otto-Von-Guericke-Universität Magdeburg Medizinische Fakultät Verfahren zur Reduktion von Rauschstrukturen in Arrays von Pixelwerten
DE102004008979A1 (de) 2004-02-24 2005-09-29 Siemens Ag Verfahren zur Filterung tomographischer 3D-Darstellungen nach erfolgter Rekonstruktion von Volumendaten
DE102007061935A1 (de) 2007-12-21 2009-06-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Qualitätssteigerung von computertomographischen Aufnahmeserien durch Bildverarbeitung und CT-System mit Recheneinheit

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2001283371A1 (en) * 2000-08-15 2002-02-25 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for reducing contamination of an electrical signal
US7636413B2 (en) * 2002-04-16 2009-12-22 General Electric Company Method and apparatus of multi-energy imaging
DE102005012654B4 (de) 2005-03-18 2007-12-06 Siemens Ag Verfahren und Computertomographie-System zur Erstellung tomographischer Aufnahmen eines Objektes
DE102006005803A1 (de) * 2006-02-08 2007-08-09 Siemens Ag Verfahren zur Rauschreduktion in bildgebenden Verfahren

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6775400B1 (en) * 1999-10-29 2004-08-10 Acuson Corporation Medical diagnostic ultrasonic imaging method and apparatus for suppressing electronic noise
DE10305221A1 (de) * 2003-02-07 2004-08-26 Otto-Von-Guericke-Universität Magdeburg Medizinische Fakultät Verfahren zur Reduktion von Rauschstrukturen in Arrays von Pixelwerten
DE102004008979A1 (de) 2004-02-24 2005-09-29 Siemens Ag Verfahren zur Filterung tomographischer 3D-Darstellungen nach erfolgter Rekonstruktion von Volumendaten
DE102007061935A1 (de) 2007-12-21 2009-06-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Qualitätssteigerung von computertomographischen Aufnahmeserien durch Bildverarbeitung und CT-System mit Recheneinheit

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021213439B3 (de) 2021-11-29 2023-03-02 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines Ergebnisbilddatensatzes eines Patienten
US11911193B2 (en) 2021-11-29 2024-02-27 Siemens Healthineers Ag Method and apparatus for generating a resultant image dataset of a patient

Also Published As

Publication number Publication date
US8639003B2 (en) 2014-01-28
US20100220912A1 (en) 2010-09-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102009010501A1 (de) Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem
DE102008063311A1 (de) Verfahren zur Rauschreduktion von CT-Bilddaten und Bildbearbeitungssystem
DE102006005803A1 (de) Verfahren zur Rauschreduktion in bildgebenden Verfahren
DE102011006188B4 (de) Verfahren und Computertomographie-System zur Erstellung tomographischer Bilddarstellung mit mindestens zwei Strahler-Detektor-Systemen
DE102005038940A1 (de) Verfahren zur Filterung tomographischer 3D-Darstellungen nach erfolgter Rekonstruktion von Volumendaten
DE102016217639B3 (de) Verfahren zur Rekonstruktion spektraler Ergebnisbilddaten, Bildrekonstruktionseinrichtung, Computertomographiesystem, Computerprogrammprodukt und computerlesbares Medium
EP3332710B1 (de) Charakterisierung von plaque
DE102009039987A1 (de) Iterativer CT-Bildfilter zur Rauschreduktion
DE102012204977A1 (de) Verfahren zur iterativen Bildrekonstruktion für Bi-Modale CT-Daten
DE102009014723A1 (de) Kontrastabhängige Regularisierungsstärke bei der iterativen Rekonstruktion von CT-Bildern
DE102006005804A1 (de) Verfahren zur Rauschreduktion in tomographischen Bilddatensätzen
DE102010043975A1 (de) Verfahren zur Reduktion der verwendeten Strahlendosis im Rahmen einer bildgebenden Röntgenuntersuchung und CT-System
DE102012204775A1 (de) Verfahren zur Reduktion und Komprimierung zu übertragender Detektor-Rohdaten eines quantenzählenden Detektors, Datenübertragungsstrecke und CT-System
DE102010019632A1 (de) Verfahren zur Aufnahme und Rekonstruktion eines dreidimensionalen Bilddatensatzes und Röntgeneinrichtung
DE102011006660A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur von Artefakten bei einer Röntgenbilderzeugung, insbesondere Computertomographie, mit bewegtem Modulatorfeld
DE102011006662A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur von Artefakten bei einer Röngenbildererzeugung, insbesondere Computertomographie, oder einer Radiographie mittels zeitlicher Modulation der Primärstrahlung
DE102010024684A1 (de) Verbesserung der Zeitauflösung in der Cardio-CT
DE102007024409A1 (de) Verfahren und Röntgen-CT-System zur Erzeugung computertomographischer Darstellungen
DE102015206630A1 (de) Multispektrale CT-Bildgebung
DE102009014727B4 (de) Verfahren zur Artefaktreduktion von CT-Bilddaten aus einem Dual- oder Multi-Source-Scan und CT-System
DE102017200032A1 (de) Reduktion der Anzahl spektraler Kanäle in der Multi-Energie-CT-Bildgebung
DE102011076547A1 (de) Verfahren zum Gewinnen eines 3D-Bilddatensatzes zu einem Bildobjekt
DE102010026374A1 (de) Verfahren zur Rekonstruktion eines dreidimensionalen Bilddatensatzes und Röntgeneinrichtung
DE102007040519B4 (de) Verfahren zur Reduktion des Bildrauschens im Rahmen der Aufnahme eines Bildes mit zwei unterschiedlichen Röntgenspektren
DE102015206127A1 (de) Strukturkonforme Rauschunterdrückung bei der multispektralen CT-Bildgebung

Legal Events

Date Code Title Description
OP8 Request for examination as to paragraph 44 patent law
R084 Declaration of willingness to licence

Effective date: 20110309

R081 Change of applicant/patentee

Owner name: SIEMENS HEALTHCARE GMBH, DE

Free format text: FORMER OWNER: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT, 80333 MUENCHEN, DE

R119 Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee